cero导入2D轮廓图，草绘是封闭的，无法拉伸成实体

Question

各位大佬有没有什么好的解决办法，目前只能分段拉伸或者手动描绘轮廓

 

Answer 1

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

问题描述：如何自动化处理两个图片中物体的分割轮廓？ 解决方案：可以尝试使用图像分割算法来实现自动化处理。其中，DeepLabv3+是一种常用的半监督图像分割算法，可以有效地识别和分割图像中的物体。 案例：使用DeepLabv3+算法对给定的两个图片进行物体分割轮廓。

# 导入相关库
from PIL import Image
import numpy as np
import torch
import torchvision.transforms as T
import torchvision.models as models
# 加载DeepLabv3+模型
model = models.segmentation.deeplabv3_resnet101(pretrained=True)
model.eval()
# 定义预处理函数
transform = T.Compose([
    T.Resize(256),
    T.CenterCrop(224),
    T.ToTensor(),
    T.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
])
# 循环处理两个图片
for img_path in ["image1.png", "image2.png"]:
    # 加载图片并进行预处理
    img = Image.open(img_path)
    input_tensor = transform(img).unsqueeze(0)
    
    # 使用模型进行预测
    with torch.no_grad():
        output = model(input_tensor)['out'][0]
    
    # 将预测结果转换为numpy数组
    output = output.argmax(0).numpy()
    
    # 将分割结果保存为图片
    output_img = Image.fromarray(output.astype(np.uint8))
    output_img.save("segmented_" + img_path)

以上是一种使用DeepLabv3+算法处理图片分割轮廓的示例代码。通过预处理图片数据并将预测结果保存为新的图片，可以实现自动化处理两个图片中物体的分割轮廓。